LLM’ler için Prompt Mühendisliği 2.0

2023–2024 döneminde herkes prompt mühendisliğini “daha iyi cümle yazma sanatı” olarak görüyordu.

2025–2026’ya geldiğimizde ise gerçek şu oldu:

Prompt mühendisliği artık komut yazmak değil;

model davranışını yönetme, görev tasarlama ve iş akışı inşa etme becerisidir.

Biz buna Prompt Engineering 2.0 diyoruz.

Bu yeni yaklaşım artık üç ana alanda çalışıyor:

• Model davranışını yönlendirme

• Görev-odaklı prompt sistemleri kurma

• Agent + Workflow mantığında düşünme

Ve evet: “Uzun cümleler yazalım, karakter verelim” dönemi resmen bitti.

1. Prompt Mühendisliği 2.0 Neden Ortaya Çıktı?

Yeni nesil modeller (GPT-5, Claude-Next, Gemini Ultra, Perplexity backend modelleri):

• daha otonom

• daha görev-odaklı

• daha bağlam duyarlı

• daha uzun bellekli

• daha yüksek reasoning kabiliyetine sahip

Bu yüzden artık modelin doğrudan yönlendirilmesi yerine:

Görev → Rol → Kısıt → Veri → Çıktı Formatı → Değerlendirme

şeklinde “tam bir süreç” tanımlamak gerekiyor.

Prompt artık tek cümle değil, bir sistem tasarımı.

2. Prompt Engineering 2.0’ın 5 Temel Bileşeni

1) Görev Tanımı (Task Definition)

Modelden ne istediğini kısa, net, ölçülebilir şekilde tanımlamak.

Eski:

“Bana bir blog yaz.”

Yeni:

“SEO uyumlu, 600 kelimelik, 5 alt başlıklı, TeknolojiTR stilinde, 2026 odaklı bir blog yaz.”

2) Bağlam Tasarımı (Context Design)

Modelin doğru cevap verebilmesi için gerekli bilgiler bağlam olarak verilir.

✔ Örnekler

✔ Marka tonu

✔ Veri parçaları

✔ Kullanıcı tipi

✔ Hedef kitle

✔ Konsept sınırları

Prompt artık ‘context engineering’ haline geldi.

3) Rol Tabanlı Çalışma (Role Engineering)

Modeli bir kimliğe sokmak hâlâ işlevsel fakat günümüzde bunun amacı:

→ Çıktı kalitesini tutarlı hale getirmek

→ Görev bağlamını netleştirmek

→ Modelin sorumluluk alanını belirlemek

Örnek:

“Sen 10 yıllık bir içerik stratejistisin ve görevlerin şunlar…”

4) Çıktı Formatlama (Output Structuring)

LLM’ler artık yapısal formatları çok daha iyi kavradığı için:

• JSON formatı

• Tablo formatı

• Section-based layout

• Markdown

• Model-ready output

yapılabiliyor.

Prompt 2.0’ın en kritik kısmı: format yönetimi.

5) Değerlendirme + Iterasyon (Self-Check / Self-Review)

Yeni nesil modellerde:

→ “Kendi çıktını değerlendir ve düzelt.”

→ “Hataları kontrol et.”

→ “Eksik kalan maddeleri tamamla.”

gibi prompt içi kontrol sistemleri kullanılıyor.

Bu bir tür “recursive prompting”: model kendi kendini düzenliyor.

3. Prompt Engineering 2.0 = Agent Engineering

2026’da prompt mühendisliği artık agent tasarlamaya evrildi.

Bir agent tasarımında:

• Görev

• Araçlar

• Bellek

• Rol

• Kısıtlar

• Çıktı biçimi

• Geri bildirim döngüsü

hepsi prompt içinden yönetiliyor.

Örnek:

“Sen TeknolojiTR kurumsal içerik ajanısın. Görevlerin: araştırma → özet → içerik üretimi → kalite kontrol. Kaynaklarını listele. Ardından nihai çıktıyı ver.”

Bu Prompt Engineering 2.0’dır.

4. Prompt Engineering 2.0 İçin Altın Kurallar

✔ 1. Kısa ama yapısal prompt yaz

Uzun olması gerekmiyor; net ve modüler olması gerekiyor.

✔ 2. Görevi net tanımla

“Bir blog yaz” değil → “X kriterlerine göre bir içerik oluştur.”

✔ 3. Formatı en başta ver

Çıktı formatı yoksa model dağılır.

✔ 4. Örnek çıktı paylaş

Model örnekle bambaşka bir seviyeye çıkar.

✔ 5. Modeli kısıtla

“Üslup → uzunluk → hedef” net olmalı.

✔ 6. Self-Check ekle

“Cevabını gözden geçir ve hataları düzelt.”

5. Prompt Engineering 2.0 İçin Hazır Template

Aşağıda 2026 standartlarına uygun, TeknolojiTR Prompt 2.0 şablonu bulunuyor:

[Rol]
Sen 10 yıllık bir yapay zeka içerik stratejisti olarak çalışıyorsun.

[Görev]
Şu konuda profesyonel bir içerik oluşturacaksın: “LLM’ler için Prompt Mühendisliği 2.0”

[Bağlam]
Hedef kitle: teknoloji okur-yazarı, ürün ekipleri, geliştiriciler.
Ton: Bilgilendirici + net + modern.
Kapsam: 2026 yapay zeka trendleri.

[Kısıtlar]
– 600–900 kelime
– Markdown başlık yapısı
– Teknik terimler açıklamalı
– Gereksiz tekrar yok
– Yapılandırılmış format

[Çıktı Formatı]
– Giriş paragrafı
– 5 başlık
– Maddeler
– Sonuç paragrafı

[Self-Check]
Cevabı 3 maddeye göre kontrol et: doğruluk, tutarlılık, format.

Bu yapı Prompt Engineering 2.0 standardıdır.

6. Gelecek: Prompt 3.0’a Doğru

2027 ve sonrası için konuşulan trendler:

• Öz-uyarlamalı prompt sistemleri (self-evolving prompts)

• Modelin otomatik görev çıkarımı (automatic task induction)

• Çok ajanlı iş akışları

• Gerçek zamanlı feedback döngüleri

• Prompt yerine “Goal Setting” dönemine geçiş

Prompt değil:

modelin görevleri kendisinin çıkaracağı bir dönem geliyor.

Ama bugün:

Prompt Engineering 2.0 gerçek standart.

Sonuç

Prompt mühendisliği artık “ne yazarsan onu alırsın” değil;

tam anlamıyla:

Bir görev tasarımı, bir sistem kurgusu, bir akış yönetimi.

2026’da LLM ile iyi çalışmak isteyen herkes şunu bilmeli:

Prompt yazmak → Skill 1.0

Prompt tasarlamak → Skill 2.0

Bu yeni dönemde güçlü olanlar:

• görev odaklı çalışanlar,

• agent mantığıyla düşünenler,

• modelleri bir üretim hattı gibi yönetenler olacak.